Kāpēc programmatūras testēšanas inženierim būtu jāapgūst lielo datu un Hadoop ekosistēmas tehnoloģijas?

Uzziniet, kāpēc programmatūras testēšanas inženierim jāapgūst Big Data un Hadoop, kā Big Data apmācība un Hadoop sertifikācija var viņam palīdzēt izvēlēties lielākos Big Data darbus.

Pārbaudes process, protams, ir vissvarīgākais jebkura programmatūras domēna aspekts. Testēšanas inženiera loma tiek attiecināta uz dažādām jomām, kad organizācija izvēlas sevi pielāgot uzlabotai tehnoloģijai. Šajā emuāra ziņā apspriedīsim, kāpēc programmatūras testēšanas inženierim būtu jāapgūst lielo datu un Hadoop ekosistēmas tehnoloģijas.

Ja esat jauns Big Data / Hadoop pasaulē, apskatiet dažus mūsu ziņojumus , un



Pārejam tieši uz šīs tēmas sīkumiem

Kāpēc programmatūras testēšanas inženierim būtu jāapgūst Big Data un Hadoop?

Karjeras izaugsme:



Programmatūras testēšanas inženieris apgūst Big Data un Hadoop

Iepriekš redzamā diagramma ir pašsaprotama. Tas skaidri parāda, ka ar Hadoop saistīto darbu pieaugums ir daudz lielāks nekā programmatūras testēšanas darbu pieaugums. Maksimālais ar programmatūras testēšanu saistīto darbu pieauguma temps ir aptuveni 1,6%, bet ar Hadoop balstītu testēšanas darbu pieauguma temps ir aptuveni 5% (aptuveni).

80% cilvēku, kuri apgūst Hadoop, ir no attīstības fona. Arī jūs varat būt viens no viņiem.



Pašreizējās testēšanas prakses ierobežojumi, testējot lietojumprogrammas, lai atrisinātu lielo datu problēmas:

kā izdrukāt masīva php
  • Programmatūras testēšanas pieejas pamatā ir dati (piemēram, datu nesakritība, datu kopu lieluma neatbilstība utt.), Nevis testēšanas scenāriji.
  • Standarta datu saskaņošanas rīki (piemēram, win diff utt.) Nedarbojas ar lielu datu apjomu. Tas kļūst par ierobežojumu programmatūras testēšanas inženiera prasmju kopām.

Vidēja lieluma datiem datus var atainot kā HBase tabulas un pārbaudīt, izmantojot ievades datu kopu, lietojot biznesa loģiku nelielā ievades komplektā.

kādi ir ierobežojumi sql

Liela mēroga datiem lielo datu paņēmieni nodrošina inženieriem unikālas prasmju kopas, kas tiek izmantotas lielu un sarežģītu datu kopu pārbaudei, un atrod daudzas iespējas meteoroloģijas, genomikas, konektomikas, sarežģītu fizikas simulāciju un bioloģisko un vides pētījumu jomā.

Pārbaudes lauka stāvoklis - ekspertu atzinumi:

Skots Bārbers, slavens testētājs, runātājs un rakstnieks par testēšanas saistīto tēmu, kas specializējas sistēmas veiktspējas testēšanas jomā ir citējis dažus patiešām spēcīgus un ietekmīgus vārdus par pašreizējo situāciju laukā Testēšana.

Ir bijušas daudzas sarunas par dažādiem sociālajiem medijiem par iespēju, ka Testings kļūst par “Dying profesiju”, un Skots tiešām piekrīt, ka Testēšana kā profesija ir dramatisku pārmaiņu vidū.

Nu, šis apgalvojums bija pietiekami dramatisks, ļaujiet apskatīt faktus un paši pārliecināties, kas notiek laukā Testēšana.

Ieskats Hadoop / Big Data Tester darba profilā:

Zemāk ir noteikta organizācijas izvirzīta prasība attiecībā uz Hadoop Tester prasībām:

Aplūkojot iepriekšminēto prasību, mēs varam redzēt, ka prasmes pārbaudīt lielā mērā ir nepieciešamas un veido šī darba profila pamatu. Tagad programmatūras testēšanas inženierim viss, kas nepieciešams, lai kļūtu par Big Data vai Hadoop Tester, ir atjaunināt sevi ar Big Data / Hadoop prasmēm.

Cik viegli ir pāriet uz Hadoop / Big Data:

  • Java vai ne Java - Elastība izvēlēties:

Tiem, kas ir Java eksperti, pāreja ir kūka, tāpat kā atvērtā pirmkoda Java balstīta programmēšanas sistēma. Šeit izmantotie MapReduce skripti ir rakstīti Java. Tagad ir diezgan skaidrs, ka, lai strādātu ar Hadoop, zināšanas Java valodā ir obligāti nepieciešamas.

Sakot iepriekš minēto, tas nenozīmē, ka ekspertiem, kas nav Java eksperti, priekšā ir grūts ceļš. Hadoop skaistums ir tas, ka tam ir virkne rīku, kas a “Nav Java” eksperts var izmantot. Dažiem Hadoop rīkiem, piemēram, Hive, Pig un Sqoop, nav nepieciešamas Java zināšanas, jo tie lielā mērā paļaujas uz SQL.

  • Kopīgas prasmes un lietojumprogrammu platformas starp testēšanas profesionāli un Hadoop profesionāli:

Ideja pāriet no komforta zonas uz jaunu domēnu, piemēram, Big Data / Hadoop, sākotnēji varētu būt nedaudz pārliecinoša. Bet ir jāsaprot, ka Testēšana un Hadoop nav savstarpēji izslēdzoši. Šeit ir saraksts ar prasmēm un platformām, kuras starp tām var izmantot atbilstoši http://www.itjobswatch.co.uk . Vienu vai vairākas no šīm prasmēm var izmantot arī, saskaņojot ar Big Data un Hadoop prasmēm. Tādējādi, lai būtu vieglāk veikt vienmērīgu pāreju.

virkne ir maināma vai nemaināma Java valodā

Labam testēšanas inženierim piemīt asas analītiskās prasmes, spēcīgas tehniskās iemaņas, lieliska attieksme, orientēts uz detaļām un vēlme mācīties. Šīs ir precīzas iezīmes, kas nepieciešamas ikvienam, lai pārslēgtos uz Hadoop. Nav neapstrīdams, ka testēšana tiek pārveidota, bet ar to viss vēl nebeigsies. Bet mainoties laikiem, ir saprātīgi braukt ar augsto vilni - Hadoop, ņemot vērā visas tā īpašības un elastību.

Joprojām neesat pārliecināts, ka jūs varat iemācīties Hadoop? Neuzticieties nevienam. Spriediet pats. Noklikšķiniet zemāk, lai noskatītos Edureka vadīto Big Data un Hadoop klases klases ierakstu paraugu.

Vai mums ir jautājums? Pieminiet tos komentāru sadaļā, un mēs ar jums sazināsimies.

Saistītās ziņas:

7 veidi, kā lielo datu apmācība var mainīt jūsu organizāciju